地震液化判别和评价的初判条件

本文主要分析了Ｑ３地层液化的可能性和覆盖层、深层液化等对天然地基建筑物的震害影响，提出了不液化土和不考虑液化对建筑物影响的初判条件。

基于机器学习-网格搜索优化的砂土液化预测

砂土液化是一种破坏力较强的地震次生灾害,传统的砂土液化判别方法存在一定的局限性。提出两种液化判别方法,第一种是基于新西兰岩土数据库(New Zealand Geotechnical Database,NZGD)中519组静力触探试验数据,建立具有砂土液化预测功能的机器学习模型。首先建立支持向量机(support vector machine,SVM)、随机森林(random forest,RF)、XGboost(eXtreme gradient boosting,XGB)三种机器学习分类模型,运用网格搜索(GridSearchCV)法进行超参数优化后,采用整体精度(overall accuracy,OA)、精确率(P)、召回率(R)、F_(1)值对模型进行性能评估,对历史液化数据进行模型验证并与国内外方法进行结果对比。第二种是基于历史震害数据,采用经验判断法确定的静力触探初判条件。结果表明:随机森林可作为一种具有较强的预测能力的液化判别模型,通过与国内《岩土工程勘察规范》以及国际Olsen方法进行对比,选取要素简便且计算迅速的随机森林能够达到与上述两种权威方法接近的准确性,是一种可实行的液化判别模型;此外,基于历史液化数据库归结出不同烈度下,具备液化埋深限制的锥尖阻力阈值,经数据验证在7烈度区、8烈度区、9烈度区的准确率良好,与《岩土工程勘察规范》进行对比发现有可操作性好、可解释性强、可适用性广等优点。所建立的模型对砂土液化预测具有较强的适用性,静力触探初判条件亦可作为快速液化判别的参考值,两种方法结合可对科学研究和工程建设提供较好的参考价值。

预应力锚索地梁中合理锚固角的确定

在现有预应力锚索地梁设计中一般直接沿用预应力锚索的锚固角确定方法,而工程中时有因锚索锚固角设计不合理导致结构工程失效的事例。鉴于此,研究了预应力锚索地梁中合理确定锚固角的方法,提出以锚索地梁和坡面岩体间不发生相对滑动为初判条件;以锚索提供最大抗滑力为设计目标,定义了预应力的利用率,并建议以初判条件和预应力利用率为主,兼顾经济和施工因素合理确定锚固角。最后以实际工程算例说明了该方法的具体应用。

边坡地梁锚索加固中的锚固角设计

针对工程中因地梁锚索锚固角设计不合理而导致锚固失效的工程问题,该文以地梁锚索和坡面岩体间不发生相对滑动为初判条件,以锚索提供最大抗滑力为设计目标,对锚固角进行分析。得到了预应力地梁锚索的合理锚固角计算公式,进而提出了预应力的利用率这一概念,并以工程实例进行分析。结果表明,该方法方便、可靠;以抗滑力和预应力的比值作为预应力利用率指标,并用其下限值作为是否采用预应力锚索地梁加固措施的判断标准是安全的。